你应该知道的Java HashMap源码分析！

文章来源：http://www.importnew.com/31096.html.

本文从 Hash 方法开始，通过分析源码，深入介绍了 JDK 不同版本中 HashMap 的实现。

HashMap 简介

HashMap 主要用来存放键值对，它基于哈希表的Map接口实现，是常用的Java集合之一。

JDK1.8 之前 HashMap 由数组+链表组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链法”解决冲突）.JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。

底层数据结构分析

JDK1.8之前

JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列。HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。

所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。

JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:

JDK 1.8 的 hash方法相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化，但是原理不变。

static final int hash(Object key) {

int h;

// key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode

// ^ ：按位异或

// >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐

return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);

}

对比一下 JDK1.7的 HashMap 的 hash 方法源码.

static int hash(int h) {

// This function ensures that hashCodes that differ only by

// constant multiples at each bit position have a bounded

// number of collisions (approximately 8 at default load factor).

h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);

return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);

}

相比于 JDK1.8 的 hash 方法，JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点，因为毕竟扰动了 4 次。

所谓 “拉链法” 就是：将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。

JDK1.8之后

相比于之前的版本，jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。

类的属性：

public class HashMap extends AbstractMap implements Map, Cloneable, Serializable {

// 序列号

private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;

// 默认的初始容量是16

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

// 最大容量

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

// 默认的填充因子

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

// 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表

static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小

static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

// 存储元素的数组，总是2的幂次倍

transient Node[] table;

// 存放具体元素的集

transient Set> entrySet;

// 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。

transient int size;

// 每次扩容和更改map结构的计数器

transient int modCount;

// 临界值当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容

int threshold;

// 填充因子

final float loadFactor;

}

loadFactor加载因子

loadFactor加载因子是控制数组存放数据的疏密程度，loadFactor越趋近于1，那么数组中存放的数据(entry)也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增加，load Factor越小，也就是趋近于0，

loadFactor太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor的默认值为0.75f是官方给出的一个比较好的临界值。

threshold

threshold = capacity * loadFactor，当Size>=threshold的时候，那么就要考虑对数组的扩增了，也就是说，这个的意思就是衡量数组是否需要扩增的一个标准。

Node节点类源码：

// 继承自 Map.Entry

static class Node implements Map.Entry {

final int hash;// 哈希值，存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较

final K key;//键

V value;//值

// 指向下一个节点

Node next;

Node(int hash, K key, V value, Node next) {

this.hash = hash;

this.key = key;

this.value = value;

this.next = next;

}

public final K getKey() { return key; }

public final V getValue() { return value; }

public final String toString() { return key + "=" + value; }

// 重写hashCode()方法

public final int hashCode() {

return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);

}

public final V setValue(V newValue) {

V oldValue = value;

value = newValue;

return oldValue;

}

// 重写 equals() 方法

public final boolean equals(Object o) {

if (o == this)

return true;

if (o instanceof Map.Entry) {

Map.Entry e = (Map.Entry)o;

if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&

Objects.equals(value, e.getValue()))

return true;

}

return false;

}

}

树节点类源码：

static final class TreeNode extends LinkedHashMap.Entry {

TreeNode parent; // 父

TreeNode left; // 左

TreeNode right; // 右

TreeNode prev; // needed to unlink next upon deletion

boolean red; // 判断颜色

TreeNode(int hash, K key, V val, Node next) {

super(hash, key, val, next);

}

// 返回根节点

final TreeNode root() {

for (TreeNode r = this, p;;) {

if ((p = r.parent) == null)

return r;

r = p;

}

HashMap源码分析

构造方法

// 默认构造函数。

public More ...HashMap() {

this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted

}

// 包含另一个“Map”的构造函数

public More ...HashMap(Mapextends K, ? extends V> m) {

this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;

putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法

}

// 指定“容量大小”的构造函数

public More ...HashMap(int initialCapacity) {

this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);

}

// 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数

public More ...HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {

if (initialCapacity < 0)

throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);

if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)

initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;

if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))

throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);

this.loadFactor = loadFactor;

this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);

}

putMapEntries方法：

final void putMapEntries(Mapextends K, ? extends V> m, boolean evict) {

int s = m.size();

if (s > 0) {

// 判断table是否已经初始化

if (table == null) { // pre-size

// 未初始化，s为m的实际元素个数

float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;

int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?

(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);

// 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值

if (t > threshold)

threshold = tableSizeFor(t);

}

// 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理

else if (s > threshold)

resize();

// 将m中的所有元素添加至HashMap中

for (Map.Entryextends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {

K key = e.getKey();

V value = e.getValue();

putVal(hash(key), key, value, false, evict);

}

}

}

put方法

HashMap只提供了put用于添加元素，putVal方法只是给put方法调用的一个方法，并没有提供给用户使用。

对putVal方法添加元素的分析如下：

①如果定位到的数组位置没有元素就直接插入。

②如果定位到的数组位置有元素就和要插入的 key 比较，如果key相同就直接覆盖，如果 key 不相同，就判断 p 是否是一个树节点，如果是就调用 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value) 将元素添加进入。如果不是就遍历链表插入。

public V put(K key, V value) {

return putVal(hash(key), key, value, false, true);

}

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,

boolean evict) {

Node[] tab; Node p; int n, i;

// table未初始化或者长度为0，进行扩容

if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)

n = (tab = resize()).length;

// (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

// 桶中已经存在元素

else {

Node e; K k;

// 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等

if (p.hash == hash &&

((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

// 将第一个元素赋值给e，用e来记录

e = p;

// hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点

else if (p instanceof TreeNode)

// 放入树中

e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

// 为链表结点

else {

// 在链表最末插入结点

for (int binCount = 0; ; ++binCount) {

// 到达链表的尾部

if ((e = p.next) == null) {

// 在尾部插入新结点

p.next = newNode(hash, key, value, null);

// 结点数量达到阈值，转化为红黑树

if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st

treeifyBin(tab, hash);

// 跳出循环

break;

}

// 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等

if (e.hash == hash &&

((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

// 相等，跳出循环

break;

// 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表

p = e;

}

}

// 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点

if (e != null) {

// 记录e的value

V oldValue = e.value;

// onlyIfAbsent为false或者旧值为null

if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)

//用新值替换旧值

e.value = value;

// 访问后回调

afterNodeAccess(e);

// 返回旧值

return oldValue;

}

}

// 结构性修改

++modCount;

// 实际大小大于阈值则扩容

if (++size > threshold)

resize();

// 插入后回调

afterNodeInsertion(evict);

return null;

}

我们再来对比一下 JDK1.7 put方法的代码

对于put方法的分析如下：

①如果定位到的数组位置没有元素就直接插入。

②如果定位到的数组位置有元素，遍历以这个元素为头结点的链表，依次和插入的key比较，如果key相同就直接覆盖，不同就采用头插法插入元素。

public V put(K key, V value)

if (table == EMPTY_TABLE) {

inflateTable(threshold);

}

if (key == null)

return putForNullKey(value);

int hash = hash(key);

int i = indexFor(hash, table.length);

for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) { // 先遍历

Object k;

if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {

V oldValue = e.value;

e.value = value;

e.recordAccess(this);

return oldValue;

}

}

modCount++;

addEntry(hash, key, value, i); // 再插入

return null;

}

get方法

public V get(Object key) {

Node<K,V> e;

return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;

}

final Node getNode(int hash, Object key) {

Node[] tab; Node first, e; int n; K k;

if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&

(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {

// 数组元素相等

if (first.hash == hash && // always check first node

((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

return first;

// 桶中不止一个节点

if ((e = first.next) != null) {

// 在树中get

if (first instanceof TreeNode)

return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);

// 在链表中get

do {

if (e.hash == hash &&

((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

return e;

} while ((e = e.next) != null);

}

}

return null;

}

resize方法

进行扩容，会伴随着一次重新hash分配，并且会遍历hash表中所有的元素，是非常耗时的。在编写程序中，要尽量避免resize。

final Node[] resize() {

Node<K,V>[] oldTab = table;

int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;

int oldThr = threshold;

int newCap, newThr = 0;

if (oldCap > 0) {

// 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧

if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {

threshold = Integer.MAX_VALUE;

return oldTab;

}

// 没超过最大值，就扩充为原来的2倍

else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)

newThr = oldThr << 1; // double threshold

}

else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold

newCap = oldThr;

else {

signifies using defaults

newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;

newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);

}

// 计算新的resize上限

if (newThr == 0) {

float ft = (float)newCap * loadFactor;

newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE);

}

threshold = newThr;

@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})

Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];

table = newTab;

if (oldTab != null) {

// 把每个bucket都移动到新的buckets中

for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {

Node<K,V> e;

if ((e = oldTab[j]) != null) {

oldTab[j] = null;

if (e.next == null)

newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;

else if (e instanceof TreeNode)

((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);

else {

Node loHead = null, loTail = null;

Node hiHead = null, hiTail = null;

Node<K,V> next;

do {

next = e.next;

// 原索引

if ((e.hash & oldCap) == 0) {

if (loTail == null)

loHead = e;

else

loTail.next = e;

loTail = e;

}

// 原索引+oldCap

else {

if (hiTail == null)

hiHead = e;

else

hiTail.next = e;

hiTail = e;

}

} while ((e = next) != null);

// 原索引放到bucket里

if (loTail != null) {

loTail.next = null;

newTab[j] = loHead;

}

// 原索引+oldCap放到bucket里

if (hiTail != null) {

hiTail.next = null;

newTab[j + oldCap] = hiHead;

}

}

}

}

}

return newTab;

}

HashMap常用方法测试

package map;

import java.util.Collection;

import java.util.HashMap;

import java.util.Set;

public class HashMapDemo {

public static void main(String[] args) {

HashMap map = new HashMap();

// 键不能重复，值可以重复

map.put("san", "张三");

map.put("si", "李四");

map.put("wu", "王五");

map.put("wang", "老王");

map.put("wang", "老王2");// 老王被覆盖

map.put("lao", "老王");

System.out.println("-------直接输出hashmap:-------");

System.out.println(map);

/**

* 遍历HashMap

*/

// 1.获取Map中的所有键

System.out.println("-------foreach获取Map中所有的键:------");

Set<String> keys = map.keySet();

for (String key : keys) {

System.out.print(key+" ");

}

System.out.println();//换行

// 2.获取Map中所有值

System.out.println("-------foreach获取Map中所有的值:------");

Collection<String> values = map.values();

for (String value : values) {

System.out.print(value+" ");

}

System.out.println();//换行

// 3.得到key的值的同时得到key所对应的值

System.out.println("-------得到key的值的同时得到key所对应的值:-------");

Set<String> keys2 = map.keySet();

for (String key : keys2) {

System.out.print(key + "：" + map.get(key)+" ");

}

/**

* 另外一种不常用的遍历方式

*/

// 当我调用put(key,value)方法的时候，首先会把key和value封装到

// Entry这个静态内部类对象中，把Entry对象再添加到数组中，所以我们想获取

// map中的所有键值对，我们只要获取数组中的所有Entry对象，接下来

// 调用Entry对象中的getKey()和getValue()方法就能获取键值对了

Set<java.util.Map.Entry<String, String>> entrys = map.entrySet();

for (java.util.Map.Entry entry : entrys) {

System.out.println(entry.getKey() + "--" + entry.getValue());

}

/**

* HashMap其他常用方法

*/

System.out.println("after map.size()："+map.size());

System.out.println("after map.isEmpty()："+map.isEmpty());

System.out.println(map.remove("san"));

System.out.println("after map.remove()："+map);

System.out.println("after map.get(si)："+map.get("si"));

System.out.println("after map.containsKey(si)："+map.containsKey("si"));

System.out.println("after containsValue(李四)："+map.containsValue("李四"));

System.out.println(map.replace("si", "李四2"));

System.out.println("after map.replace(si, 李四2):"+map);

}

}

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